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MLflow 3.0
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APC 技術ブログ•10ヶ月前

「MLflow×Databricksで実践するLLMプロンプト管理・最適化入門 〜Prompt Registryと評価・改善のワークフロー解説〜」

はじめに GDAI事業部 Lakehouse部の阿部です。 近年、LLM（大規模言語モデル）の活用が急速に広がり、企業のAI活用現場でも本番運用が進んでいます。しかし、LLMの回答品質を安定的に維持・向上させるためには、プロンプトのバージョン管理や継続的なチューニングが不可欠です。MLflow 3.0では、プロンプト管理や最適化を支援する新機能が追加され、Databricksとの統合も進んでいます。 本記事では、Databricks環境でMLflowのPrompt Registry機能を活用し、プロンプトの登録・管理・評価・最適化までの一連の流れを、Azure OpenAIモデルを用いた実装例…

#Databricks#MLflow 3.0#Prompt Engineering

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APC 技術ブログ•1年前

ドメイン特化型AIエージェントの品質をどう測るか？ MLflow 3とLLMジャッジによる実践的アプローチ

※本記事は、Data + AI Summit のセッションを現地で視聴したエンジニアが、内容をできる限り客観的に共有することを目的に、生成AIを活用して作成したものです。 ― エーピーコミュニケーションズ Lakehouse部 ドメイン特化型AIエージェントの品質をどう測るか？ MLflow 3とLLMジャッジによる実践的アプローチ 生成AI、特に特定の業務領域に特化したドメイン特化型AIエージェントの開発が急速に進んでいます。しかし、その自由で創造的な性質ゆえに、「品質」をどう定義し、どう測定するかは多くの開発者が直面する大きな課題です。 本記事では、Databricksのソフトウェアエンジ…

#MLflow 3.0#LLM Judge